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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,793 - 1,796 (4page)
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Most of person re-identification methods only consider the datasets where the clothes do not change for a same identity of each person, which lacks real-world applicability. On the other hand, clothes-changing person re-identification considers the scenario that people change their clothes. However, collecting clothes-changing person re-identification datasets requires significant labor cost due to additional annotations such as clothes identities. In this paper, we propose an unsupervised clothes-changing person reidentification method to alleviate the labeling burden while utilizing region-specific knowledge of person image. Specifically, we improve the clustering performance based on the observation that the upper part features of the person images with a same identity tend to be consistent regardless of the clothes. Experimental results show that the proposed method significantly improves the performance of the clothes changing person reidentification.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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